Le Liban à l‘ère de l’intelligence artificielle:
institutions, spécialisation et reconstruction économique
Face aux investissements massifs consentis par les pays du Conseil de coopération du Golfe (CCG) pour s’imposer comme des pôles mondiaux de l’intelligence artificielle (IA), le Liban, engagé depuis 2019 dans une crise économique, financière et institutionnelle prolongée, cherche à définir sa propre trajectoire dans cette transformation technologique. S’appuyant sur les théories de la spécialisation économique et des infrastructures numériques publiques, cet article examine les conditions dans lesquelles l’IA pourrait contribuer au redressement économique du pays. Il montre que l’enjeu prioritaire n’est pas le volume des investissements consacrés à l’IA, mais la consolidation des fondations numériques et institutionnelles sur lesquelles cette technologie peut s’appuyer. Plutôt que de rivaliser avec les économies du Golfe sur le terrain du capital et des infrastructures, le Liban dispose d’un espace de spécialisation réaliste dans les segments à forte intensité de capital humain de la chaîne de valeur de l’IA, formation, développement logiciel, services régionaux, appuyé sur sa diaspora. L’article identifie enfin les risques structurels susceptibles de compromettre cette trajectoire, fuite des cerveaux, dépendance technologique, fragilité des données publiques, vulnérabilité cybernétique, et en tire des implications pour la politique économique.
Les pays du Conseil de coopération du Golfe investissent massivement dans l’intelligence artificielle (IA) pour s’imposer comme des pôles technologiques de premier plan. Une question plus modeste, mais tout aussi structurante, se pose pour une petite économie de crise comme le Liban: celle de sa capacité à se positionner, ne serait-ce que marginalement, dans cette nouvelle économie numérique. Submergé depuis 2019 par une succession de crises économique, financière, politique et sécuritaire, le Liban a longtemps semblé éloigné de ces priorités. La conférence « AI and Lebanon », tenue à Beyrouth du 21 au 26 juillet 2025 sous le patronage du ministre d’État chargé des Technologies de l’information et de l’Intelligence artificielle, Kamal Chehade, révèle pourtant un intérêt croissant des autorités et du secteur privé libanais pour cette technologie. Elle a même attiré l’attention de plusieurs pays du Golfe (Ici Beyrouth, 2025).
Cet article pose la question suivante: dans quelle mesure l’intelligence artificielle peut-elle constituer un levier de redressement et de repositionnement économique pour une économie de la taille et dans la situation du Liban ? Il défend une thèse à contre-courant du débat public: la question pertinente n’est pas de savoir si le pays doit « investir dans l’IA », mais sur quelles fondations numériques, institutionnelles et humaines cette technologie peut s’appuyer, et quelle fonction économique spécifique le Liban peut occuper dans un environnement régional dominé par les économies du Golfe. L’analyse s’appuie sur des sources institutionnelles (Banque mondiale, OCDE), sur la presse économique libanaise et internationale, ainsi que sur des déclarations officielles publiées entre 2023 et 2026. L’article s’organise en six temps: une économie de survie à l’épreuve de l’IA (section 2), les conditions macroéconomiques et institutionnelles du redressement (section 3), le positionnement dans la chaîne de valeur mondiale de l’IA (section 4), le secteur bancaire comme test de la confiance institutionnelle (section 5), la mobilisation de la diaspora (section 6) et les risques susceptibles de fragiliser cette trajectoire (section 7), avant que la conclusion n’en tire des implications de politique économique.
Une économie de survie à l’épreuve de l’intelligence artificielle
Le Liban est habituellement associé à ses crises politiques, financières et sécuritaires plutôt qu’à l’innovation technologique. Le pays surprend pourtant par l’intérêt croissant qu’il manifeste, depuis 2025, pour l’intelligence artificielle. La conférence « AI and Lebanon » en constitue l’illustration la plus visible: organisée dans un contexte de reprise progressive des échanges diplomatiques entre le Liban et les monarchies du Golfe, elle a suscité une vague d’inscriptions en provenance des Émirats arabes unis, de l’Arabie saoudite et du Koweït (Ici Beyrouth, 2025). Lors du discours d’ouverture, le PDG de Future 10X, Hikmat Beaini, a affirmé que le Liban entrait selon lui dans une nouvelle ère, où l’intelligence artificielle pourrait contribuer à résoudre des défis persistants et à révéler un potentiel jusque-là inexploité (cité par Libnanews, 2025). Au-delà de cette déclaration programmatique, la conférence témoigne d’une volonté de faire de l’IA un instrument de développement national, en mobilisant les compétences de la diaspora, en favorisant les collaborations internationales et en cherchant à soutenir l’écosystème des jeunes entreprises technologiques.
Cet intérêt s’appuie sur des usages déjà répandus dans l’économie réelle: de nombreux commerçants et indépendants recourent quotidiennement à des outils d’IA générative pour rédiger, traduire, coder ou concevoir des supports de communication, tandis que les start-ups libanaises gagnent en visibilité dans les salons internationaux. Cette dynamique gagne également le secteur public, avec le lancement, à l’été 2026, de la plateforme numérique « Dawlati », un portail unifié de services administratifs qui permet aux citoyens d’accéder directement à certaines démarches et paiements en ligne, sans passer par des intermédiaires (Hajj, 2026).
Cette adoption spontanée de l’IA ne doit cependant pas masquer un enjeu plus structurel, au cœur du cadre conceptuel exposé plus haut: l’intelligence artificielle ne constitue pas une technologie que l’on peut simplement « ajouter » à une économie sans disposer, au préalable, d’une base numérique suffisamment solide. Son déploiement suppose un ensemble de conditions interdépendantes, connectivité, infrastructures, gouvernance des données, que la Banque mondiale et l’OCDE identifient comme les conditions nécessaires de tout service numérique à grande échelle (Banque mondiale, s. d. ; OCDE, 2025). Le principal défi du Liban est ainsi moins technologique qu’institutionnel: une administration fragmentée, où les données restent dispersées entre systèmes qui communiquent difficilement entre eux, ne devient pas automatiquement plus efficace parce qu’elle se dote d’outils d’IA. Dans un tel contexte, la technologie risque davantage de se superposer aux dysfonctionnements existants que de les résoudre.
Consolider les fondations avant d’investir dans les algorithmes
Le ministre Kamal Chehade défend l’idée que la priorité immédiate consiste à simplifier et à accélérer les démarches administratives du secteur public, en s’inspirant des modèles éprouvés des pays du Golfe, plutôt que d’attendre la résolution complète des problèmes de connectivité. Cette approche graduelle trouve un appui dans l’amélioration conjoncturelle de l’économie libanaise. Selon le Lebanon Economic Monitor de la Banque mondiale publié en janvier 2026, le PIB réel du pays a progressé de 3,5% en 2025, après une contraction cumulée proche de 40% depuis 2019. Ce rebond tient à l’effet conjugué du redressement du tourisme, de la consommation privée soutenue par les transferts de la diaspora et d’une dollarisation croissante des salaires (Banque mondiale, 2026). Ce rebond demeure toutefois qualifié de « fragile » par l’institution elle-même: la reprise du tourisme, moteur principal de la croissance, a notamment été freinée par la persistance des tensions régionales et par l’escalade militaire qui a marqué une partie de l’année (Sarradin et al., 2026).
Cette amélioration macroéconomique ne doit pas masquer la nature essentiellement défensive des transferts de la diaspora, qui financent avant tout la consommation courante des ménages plutôt que l’investissement, l’innovation ou les exportations. L’enjeu consiste donc à transformer une partie de ces flux, ainsi que l’intelligence artificielle elle-même, en instruments de production susceptibles d’améliorer la productivité des entreprises libanaises, de réduire les coûts d’accès aux marchés étrangers et de développer des services exportables. Il serait toutefois inexact de présenter le Liban comme un désert numérique: si la crise a durablement affaibli ses institutions et ses capacités d’investissement, elle n’a pas fait disparaître un capital humain, universitaire et entrepreneurial encore significatif. Le problème central réside moins dans l’absence de ressources que dans la difficulté à les convertir en un système d’innovation stable. Cette lecture institutionnaliste, dans la lignée des travaux de North (1990), invite à la prudence: une administration fragmentée ne devient pas automatiquement plus efficace parce qu’elle se dote d’outils d’IA.
Cette difficulté est d’abord institutionnelle. Le déficit numérique du Liban ne se mesure pas seulement en kilomètres de fibre optique ou en capacité de calcul: il se manifeste dans la fragmentation des systèmes administratifs et la faiblesse de la gouvernance des données. Une architecture institutionnelle fragile ne permet pas à l’intelligence artificielle de fonctionner efficacement ; l’interopérabilité des systèmes d’administration constitue, à cet égard, une condition préalable à tout déploiement large de l’IA dans les services publics. Le Liban dispose pourtant, sur ce terrain précis, d’un acquis significatif qu’il gagnerait à consolider plutôt qu’à sous-estimer: le registre social numérique DAEM. Mis en place dans le cadre du programme d’aide d’urgence financé par la Banque mondiale, ce registre a permis d’enregistrer près de la moitié de la population libanaise en l’espace de deux mois et de verser des transferts monétaires à plusieurs dizaines de milliers de ménages vulnérables, avec un dispositif de contrôle tiers destiné à limiter les risques de fraude (Banque mondiale, 2023 ; Banque mondiale, 2025). Ce succès, obtenu dans un contexte de crise aiguë, montre qu’un dispositif numérique intégré peut produire des résultats significatifs dès lors qu’il repose sur un objectif clair, des données organisées et une architecture de mise en œuvre bien définie. Il pourrait, à ce titre, servir de point d’appui à l’élargissement de l’interopérabilité administrative plutôt que de rester circonscrit à sa fonction sociale initiale. Le Liban peut également, sur le plan méthodologique, s’inspirer d’expériences comparables menées par des États aux moyens plus limités que ceux du Golfe, à l’image du programme jordanien Takaful, qui repose sur un registre national unifié pour le versement de transferts monétaires numérisés (Banque mondiale, 2023).
Se positionner dans la chaîne de valeur mondiale de l’IA plutôt que rivaliser avec le Golfe
Les pays du CCG disposent d’un avantage difficilement reproductible, fondé sur une combinaison de ressources financières, d’accès à l’énergie, d’infrastructures et de stratégies nationales cohérentes. Cette asymétrie renvoie à la théorie ricardienne de l’avantage comparatif (Ricardo, 1817): plutôt que de chercher à égaler le montant des investissements golfiques, le Liban a intérêt à définir les fonctions économiques qu’il est réaliste d’occuper. Alors que les pays du Golfe cherchent à devenir des pôles de calcul, de recherche et d’hébergement technologique, le Liban pourrait se concentrer sur d’autres segments de la chaîne de valeur: la formation, le développement de logiciels, l’intégration d’outils d’IA dans les entreprises et la fourniture de services régionaux.
Cette stratégie de spécialisation trouve un fondement empirique dans le positionnement relatif du Liban en matière de préparation numérique. Le pays occupe une position modeste dans les classements internationaux, il se situait au 96ᵉ rang mondial et au 12ᵉ rang régional du Network Readiness Index en 2023 (Credit Libanais, 2023) —, ce qui invite à la prudence quant aux comparaisons parfois plus favorables mais anciennes qui continuent de circuler sur son potentiel technologique. Il conserve néanmoins des atouts spécifiques: une population connectée, un niveau de compétences numériques relativement élevé pour la région, et un vivier de start-up déjà positionnées sur des marchés de niche tels que la fintech et la regtech. Confrontées à la contraction du capital-risque local, ces jeunes entreprises se tournent vers des sources de financement alternatives, diaspora, fonds internationaux, programmes de soutien d’organisations multilatérales, et orientent, de ce fait, leur stratégie moins vers la conquête d’un marché national restreint que vers le développement de solutions destinées aux marchés internationaux.
Le capital humain demeure l’un des principaux atouts du Liban. La difficulté ne réside pas tant dans la formation des talents que dans leur rétention, les difficultés économiques poussant une part importante des Libanais qualifiés vers l’étranger. L’enjeu n’est donc pas seulement d’empêcher cette fuite des cerveaux, mais de transformer la mobilité en avantage économique. Il s’agit de créer les conditions permettant à des professionnels libanais de travailler depuis le pays pour des entreprises internationales, ou de rester connectés à l’écosystème national par le biais de la diaspora. Hayek (2026) qualifie les infrastructures du XXIᵉ siècle d’« infrastructures transporteuses d’intelligence », soulignant qu’elles doivent permettre la circulation des données et des algorithmes autant que celle des personnes ou des marchandises.
Dans cette perspective, le rôle de l’État consiste moins à piloter directement l’innovation qu’à créer un environnement favorable à son développement, par l’élaboration d’une stratégie nationale cohérente et le développement de partenariats public-privé permettant de mobiliser les capitaux et les capacités opérationnelles du secteur privé. La compétitivité du Liban dans la chaîne de valeur mondiale de l’IA reposerait ainsi moins sur le volume de ses investissements que sur la production de solutions à forte valeur ajoutée, appuyée sur son capital humain qualifié, sa capacité d’adaptation et une diaspora déjà largement intégrée aux marchés internationaux.
Le secteur bancaire comme test de la confiance numérique
La crise bancaire libanaise est avant tout une crise de gouvernance, entretenue par une supervision financière fragmentée, des institutions affaiblies et un déficit de transparence. Selon la lecture institutionnaliste proposée par North (1990), la technologie ne comble pas un déficit de confiance: elle le révèle. Dans son rapport d’octobre 2025 sur la gouvernance et la corruption au Liban, le FMI souligne que la confiance ne reviendra pas uniquement grâce à la croissance économique, mais grâce à des réformes institutionnelles et à une meilleure gouvernance (cité dans L’Orient-Le Jour, 2026). Dans ce contexte, la transformation numérique du secteur bancaire ne peut être pensée d’abord comme un levier commercial: elle doit d’abord servir à renforcer la conformité réglementaire et la sécurisation des opérations. Les usages de l’IA pour automatiser les procédures de connaissance du client, renforcer les dispositifs de lutte contre le blanchiment d’argent et détecter les fraudes en temps réel pourraient ainsi revêtir une importance particulière. Numériser une institution opaque ne la rend cependant pas automatiquement transparente.
La vérification de l’identité constitue la base de la plupart des usages bancaires de l’IA. Le Liban n’est pas contraint de se doter d’emblée d’un système complexe: il peut procéder graduellement, en mettant en place un service national d’authentification à partir de vérifications électroniques des cartes d’identité existantes. Il n’est par ailleurs pas économiquement rationnel que chaque établissement bancaire développe séparément un système d’IA coûteux ; une infrastructure commune et supervisée réduirait les coûts et renforcerait la cohérence des contrôles. L’IA devrait servir à repérer les anomalies et à orienter le travail des responsables de conformité, sans jamais se substituer à la supervision humaine. La confiance ne reviendra pas lorsque les banques deviendront plus « modernes » en apparence, mais lorsque des résultats concrets seront observés. Une transformation nationale immédiate serait coûteuse et risquée ; le Liban gagnerait donc à sélectionner quelques établissements restructurés pour y conduire des projets pilotes, selon une logique d’expérimentation contrôlée avant généralisation.
Au-delà de la vérification de l’identité, la gestion des risques constitue un second terrain d’application prioritaire. Les banques libanaises pourraient recourir à des modèles d’IA pour affiner l’évaluation du risque de crédit, renforcer la détection des transactions suspectes dans le cadre de la lutte contre le blanchiment d’argent et automatiser une partie des tests de résistance imposés par les régulateurs. Ces usages revêtent une importance particulière dans le contexte libanais: la perte progressive de relations de correspondance bancaire avec des établissements internationaux, consécutive aux doutes sur la robustesse des dispositifs de conformité, a considérablement restreint l’accès du secteur aux marchés financiers mondiaux. Un alignement crédible sur les standards internationaux de conformité, ceux du Groupe d’action financière en matière de lutte contre le blanchiment, ou les principes de supervision prudentielle du Comité de Bâle, pourrait contribuer à restaurer ces relations, à condition que les outils d’IA s’accompagnent d’une gouvernance rigoureuse des données et d’une supervision humaine effective. À défaut, le risque est que la modernisation technologique masque, sans les résoudre, les failles de gouvernance à l’origine de la crise.
La diaspora, capital stratégique de la spécialisation libanaise
Les transferts de la diaspora jouent un rôle macroéconomique majeur au Liban, sans pour autant financer systématiquement des actifs productifs ou des entreprises innovantes. Ils permettent d’équilibrer la balance des paiements et de soutenir la consommation, mais financent encore insuffisamment l’investissement productif: ils atténuent les effets de la crise sans renforcer durablement la compétitivité de l’économie libanaise. L’enjeu consiste donc à mobiliser davantage ces ressources au service du développement économique, non pas dans une logique de simple « retour des cerveaux », mais selon une logique de circulation des compétences.
Il s’agit de construire un écosystème permettant aux Libanais de contribuer au développement économique du pays, où qu’ils résident: investir dans des infrastructures nationales, financer de jeunes entreprises, transférer une expertise ou accompagner de jeunes entrepreneurs. Des initiatives telles que le Lebanese Angel Investor Network, lancé en 2026 avec cinq millions de dollars destinés à soutenir des fondateurs libanais du monde entier, ou LebNet s’inscrivent déjà dans cette logique, mais gagneraient à être renforcées par des mécanismes de plus grande ampleur (Beirut Digital District, 2026).
Risques et limites structurels de la trajectoire
Cette trajectoire n’est pas exempte de risques, que l’on peut hiérarchiser en cinq catégories. Le premier tient à la qualité des données: les algorithmes apprennent à partir des données disponibles, et des bases de données publiques incomplètes ou biaisées conduiraient l’IA à reproduire ces défauts en leur conférant une apparence trompeuse d’objectivité. L’OCDE rappelle que les risques liés aux biais et au manque de transparence concernent l’ensemble de la chaîne de valeur de l’IA et doivent être anticipés dès la conception des systèmes (OCDE, 2025).
Le deuxième risque est celui de la fuite des cerveaux. Si le Liban ne parvient ni à mobiliser durablement sa diaspora ni à retenir les talents émergents, la pénurie de main-d’œuvre qualifiée pourrait rapidement devenir un frein majeur au développement de l’IA, dans un pays dont la compétitivité repose avant tout sur ses compétences.
Le troisième risque tient à la dépendance technologique croissante du pays. En l’absence de centres de données nationaux et d’industrie locale des semi-conducteurs, le Liban demeure largement tributaire d’infrastructures numériques étrangères, ce qui soulève des enjeux de souveraineté numérique et de protection des données. Malgré les efforts engagés par le gouvernement pour élaborer un cadre juridique relatif à la protection des données et à la gouvernance de l’IA, les informations sensibles des citoyens et des institutions demeurent exposées à des législations étrangères et à des cyberattaques, dans un contexte d’incertitude géopolitique persistante et de hausse continue des coûts liés aux infrastructures numériques.
Un quatrième risque concerne le marché du travail: l’automatisation de tâches administratives et répétitives pourrait accélérer la disparition de certains emplois. Faute de politiques ambitieuses de formation et de protection sociale, cette transition pourrait accentuer le chômage et creuser les inégalités.
Enfin, à mesure que les banques, les administrations et les entreprises deviennent plus dépendantes de l’IA, une cyberattaque visant des services critiques pourrait entraîner des conséquences importantes, dans un pays où les capacités de cybersécurité demeurent limitées.
Conclusion et implications de politique économique
La priorité, pour le Liban, n’est donc pas de choisir entre adopter ou refuser l’intelligence artificielle, mais de construire un cadre institutionnel capable d’en maximiser les bénéfices tout en limitant les risques. Dans une économie mondiale où la valeur repose de plus en plus sur la connaissance, les données et l’innovation, la compétitivité ne se mesure plus uniquement à la taille des investissements consentis, mais à la capacité d’un pays à mobiliser ses talents et à créer un environnement favorable à leur développement. Sans chercher à concurrencer les économies du Golfe sur le terrain des infrastructures et des capitaux, le Liban dispose d’un espace de spécialisation réaliste, fondé sur la formation, les services numériques et la mobilisation de sa diaspora.
Cette analyse débouche sur trois implications de politique économique. Premièrement, la priorité budgétaire et réglementaire devrait aller à l’interopérabilité des systèmes administratifs et à la gouvernance des données, en s’appuyant sur des acquis existants tels que le registre DAEM, plutôt qu’à l’acquisition de capacités de calcul dont le Liban ne pourra rivaliser avec le Golfe. Deuxièmement, la politique de mobilisation de la diaspora gagnerait à privilégier des mécanismes de circulation des compétences, télétravail transnational, co-investissement, transfert d’expertise, plutôt que des politiques de « retour des cerveaux » aux résultats historiquement limités. Troisièmement, la transformation numérique du secteur bancaire devrait être séquencée, en commençant par des projets pilotes dans des établissements restructurés, avant toute généralisation. La pérennité de cette trajectoire dépendra en définitive moins de la taille des annonces d’investissement que de la capacité du pays à consolider ses fondations institutionnelles, à retenir et à faire circuler ses compétences, et à se prémunir contre une dépendance technologique et cybernétique croissante.
Bibliographie
